import pickle

# 存储模型
def save_model(models, filename):
    with open(filename, 'wb') as file:
        pickle.dump(models, file)
    print("Models saved to", filename)


# 加载模型
def load_model(filename):
    with open(filename, 'rb') as file:
        loaded_models = pickle.load(file)
    print("Models loaded from", filename)
    return loaded_models

# 保存所有训练好的模型到文件
# save_model(models, "trained_xgb_models.pkl")

# # 假设在其他时间或脚本中需要使用这些模型
# loaded_models = load_model("trained_xgb_models.pkl")

# 使用加载的模型进行预测（示例）
# predictions = predict_new_data(new_sample, loaded_models)  # 这里假设你已定义了 predict_new_data 函数
